计算机视觉-1
人工智能与计算机视觉
过去几年，全球的互联网公司包括谷歌、微软、Facebook以及中国的百度、阿里巴巴都在加强人工智能领域的投资，设立自己的人工智能研究院。vivo是第一家设立专攻人工智能方向研究院的中国手机公司。此举是vivo内部已经确立的一份3-5年的中长期发展的战略规划，未来对人工智能的发展研究是必然趋势，vivo公司创始人兼CEO沈炜曾表示“人工智能和5G的结合将会是5G时代手机发展的趋势”。 今年我们看到vivo在产品上不少创新，比如AI拍照、商用屏下指纹技术等等，这些都是基于生物特征(biometrics)的鉴别技术，除此之外还有对人脸、虹膜、指纹、声音等特征上的识别，这些大多涉及到视觉信息，正是体现了计算机视觉的应用性，那什么是计算机视觉呢? 计算机视觉技术的概念 正像其它学科一样，一个大量人员研究了多年的学科，却很难给出一个严格的定义，模式识别如此，目前火热的人工智能如此，计算机视觉亦如此。与计算机视觉密切相关的概念有视觉感知(visual perception),视觉认知(visual cognition),图像和视频理解( image and video understanding)。这些概念有一些共性之处，也有本质不同。 从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。自然视觉能力，就是指生物视觉系统体现的视觉能力。一则生物自然视觉无法严格定义，在加上这种广义视觉定义又“包罗万象”，同时也不太符合40多年来计算机视觉的研究状况，所以这种“广义计算机视觉定义”，虽无可挑剔，但也缺乏实质性内容，不过是一种“循环式游戏定义”而已。 实际上，计算机视觉本质上就是研究视觉感知问题。视觉感知，根据维科百基(Wikipedia)的定义, 是指对“环境表达和理解中，对视觉信息的组织、识别和解释的过程”。根据这种定
视觉测量系统技术及应用
视觉测量系统技术及应用 1 引言 基于计算机的视觉检测系统是指通过计算机视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，图像处理系统再根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，计算机图像系统对这些信号进行复杂运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制设备动作。它具有非接触、速度快等优点，是一种先进的检测手段，非常适合现代制造业。可用于视觉检测的试验原理很多，如纹理梯度法、莫尔条纹法、飞行时间法等，然而诸多测试原理中，尤其基于三角法的主动和被动视觉测量原理具有抗干扰能力强、效率高、精度合适等优点，非常适合在线非接触测量。本文主要从视觉测量系统在实际中应用出发，展示视觉检测技术在制造业中的广阔应用[1-4]。 2 视觉测量系统技术的应用 2.1 汽车车身视觉检测系统 在汽车制造过程中，车身上总有很多关键的三维尺寸进行测量，采用传统的三坐标测量机只能离线抽样检测，效率低，更不能满足现代汽车制造在线检测的需要，而视觉检测系统能很好的适应该需要，典型的汽车车身视觉检测系统如图1所示[5]。 图1 车身视觉检测系统 车身检测系统主要依靠的是数个视觉传感器，其中还包括传送机构、定位机构，计算机图像采集、网络控制部分。每个传感器对应一个被测区域，然后通过传输总线传至计算机，通过计算机对每个视觉传感器进行过程控制。 汽车车身检测系统的测量效率很高，精度式中，并且可以在完全自动情况下完成，这个包含几十个测点的系统都能再几分钟内测量完成，因此可以适应汽车制造的在线检测。而且传感器的布置可以根据不同车型来布置，增加了应用要求，
因此减少了车身视觉系统的维护费用。 2.2 拔丝模孔形视觉检测系统 使用计算机视觉检测技术开发出的拔丝模孔形检测系统由光学成像系统、工业用摄像机图像采集卡、计算机及监视器组成，可以解决生产实际中的模具孔形检测问题．工作原理如下：先采用注入硅胶方法获得反映待检拔丝模尺寸及形状的硅胶凸模，然后把硅胶凸模放在光学系统的载物台上．硅胶凸模经光学成像放大，成像于CCD像面上，然后用图像采集卡采集CCD图像信息，最后由计算机视觉检测软件完成对孔形尺寸的自动计算，此时图像采集时需要配置特殊的光照系统．系统实现了自动数据采集、处理，实现采样、进样、结果一条龙，形成检测的自动化． 2.3 无缝钢管直线度和截面在线视觉检测 无缝钢管是一类重要的工业产品，在反应无缝钢管质量中，钢管直线度及截面尺寸是主要的几何参数。现代工业已经可以实现无缝钢管的大批量大规模生产，并且并无成熟的直线度、截面尺寸高效率的检测系统，主要原因为：无缝钢管空间尺寸大，需要很大的测量空间，一般的检测手段很难实现如此大尺度的检测。然而视觉检测却非常适合无缝钢管及截面尺寸的测量，其测量原理图如图2所示。 多个传感器组成了视觉检测系统，传感器的结构光所投射的光平面与被测钢管相交，从而得到钢管的部分圆周，传感器测量圆周在传感器三维空间位置，每一个传感器实现一个截面圆周测测量，然后通过拟合得到截面的圆心和其空间位置，从而实现对无缝钢管截面和直径的测量。 图2 无缝钢管在线检测 2.4 视觉测量在逆向工程中的应用 逆向工程是针对现有的工件，利用3D数字化测量仪准确快速地测量出轮廓坐标值，并建构曲面，经过编辑、修改后，将图形存档形成一般的CAD/CAM系统，再由CAM所产生刀具的NC加工路径送至CNC加工机制所需模具，或者以快速成型将物品模型制作出来。视觉测量一般使用三种激光光源：点结构光、线结构光、面结构光，图3为使用线结构光测量物体表面轮廓的结构示意图[6]。
计算机视觉技术
目录 1立体视觉 (1) 1.1计算机视觉技术 (1) 2立体视觉技术 (3) 2.1双目立体视觉技术 (3) 致谢 (8) 附录： (9)
立体视觉 我的毕业论文排版样文 1立体视觉 1.1计算机视觉技术 计算机视觉既是工程领域也是科学领域中的一个富有挑战性的重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中，其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学、神经生理学和认知科学等[18]。 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断和军事等领域中各种智能自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战。“计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图像信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起[19]。”作为一门学科，计算机视觉开始于60 年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80 年代取得的。现在计算机视觉已成为一门不同于人工智能、图象处理、模式识别等相关领域的成熟学科[20]。 不少学科的研究目标与计算机视觉相近。这些学科包括图像处理、图像识别、景物分析、图像理解等。由于历史发展或领域本身的特点这些学科互有差别，但又有某种程度的相互重叠。为了清晰起见，把这些与计算机视觉有关的学科从研究目标和方法角度加以归纳[21]。 （1）图像处理 图像处理技术把输入图像转换成具有所希望特性的另一幅图像。例如，可通过处理使输出图像有较高的信噪比，或通过增强处理突出图像的细节，以便于操作员的检验。在计算机视觉研究中经常利用图像处理技术进行预处理和特征抽取。 （2）图像识别 图像识别技术根据从图像抽取的统计特性或结构信息，把图像分成预定的类别。在计算机视觉中图像识别技术经常用于对图像中的某些部分(例如分割区域)的识别和分类。 第 1 页（共9页）
计算机视觉系统及其应用
课程设计 课程名称工业自动化专题 题目名称_计算机视觉系统及其应用学生学院_____自动化________ 专业班级______ 学号 学生姓名____ 指导教师___________ 2013 年 6月 25日
机器视觉系统及其应用 摘要：主要介绍机器视觉系统的概要，简要分析机器视觉的特点、优越性和应用，具体介绍了机器视觉技术在印刷行业、农业、工业、医学中的实际应用，并且分别举例说明。机器视觉的诞生和应用在理论和实际中均具有重要意义。 关键词：机器视觉；标签检测；药物检测；水果品质检测；硬币检测。 1. 机器视觉系统 1.1 机器视觉系统简介 机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科。 机器视觉系统通过图像摄取装置将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号。机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成。 机器视觉系统的优点有：1.非接触测量，对于被检测对象不会产生任何损伤，而且提高了系统能够的可靠性；2.较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展人眼的视觉范围；3.长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉系统则可以长时间地作测量、分析和识别任务。 现在，机器视觉系统在工业、农业、国防、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。 1.2 基本原理 图 1 是机器视觉系统的基本结构，在一定的光照（包括可见光，红外线甚至超声波等各种成象手段)条件下，成象设备（摄象机，图像采集板等）把三维场景的图像采集到计算机内部，形成强度的二维阵列——原始图象；然后，运用图像处理技术对采集到的原始图像进行预处理以得到质量改善了的图像；其次，运用机器视觉技术从图像中提取感兴趣的特征分类整理；，构成对图像的进一步，运用模式识别技术对抽取到的特征进行描述；最后，运用人工智能得到更高层次的抽象描述。完成视觉系统的任务。 图1机器视觉的基本结构
计算机视觉应用专题报告
二、技术应用场景及典型厂商分析 1.计算机视觉技术已应用于传统行业和前沿创新，安全/娱乐/营销成最抢先落地的商业化领域 计算机视觉技术已经步入应用早期阶段，不仅渗透到传统领域的升级过程中，还作为最重要的基础人工智能技术参与到前沿创新的研究中。 本报告将重点关注技术对传统行业的影响。其中，计算机对静态内容的识别应用主要体现在搜索变革和照片管理等基础服务层面，意在提升产品体验；伴随内容形式的变迁（文字→图片→视频），动态内容识别的需求愈加旺盛，安全、娱乐、营销成为最先落地的商业化领域。 Analysys易观认为，这三类领域均有一定的产业痛点，且均是视频内容产出的重地，数据体量巨大，适合利用深度学习的方式予以改进。与此同时，行业潜在的商业变现空间也是吸引创业者参与的重要原因。 另一方面，当前计算机视觉主要应用于二维信息的识别，研究者们还在积极探索计算机对三维空间的感知能力，以提高识别深度。
2.计算机视觉的应用从软硬件两个层面优化安防人员的作业效率和深度 安防是环境最为复杂的应用领域，通常的应用场景以识别犯罪嫌疑人、目标车辆（含套牌车/假牌车）以及真实环境中的异常为主。 传统安防产品主要功能在于录像收录，只能为安防人员在事后取证的环节提供可能的线索，且需要人工进行反复地逐帧排查，耗时耗力；智能安防则是将视频内容结构化处理，通过大数据分析平台进行智能识别搜索，大大简化了工作难度，提高工作效率。 除此之外，在硬件层面上，传统安防产品超过4-5米的监控内容通常无法达到图像识别的像素要求，并容易受复杂环境中光影变化和移动
遮挡的影响而产生信息丢失，因此计算机会出现大量的误报漏报，这些局限为治安工作造成了一定的阻碍。 安防技术厂商在此基础上进行了创新，以格灵深瞳为例，目前已将摄像头的有效识别距离稳定至70-80米，同时开创了三维计算机视觉的应用，通过整合各类传感器达到类人眼的效果，减弱了环境对信息采集的负面影响，提高复杂环境下的识别准确度。 Analysys易观认为，计算机视觉的应用从行业痛点出发，以软硬件的方式大大优化了安防人员的作业效率与参考深度，是顺应行业升级的利好。不过，在实际应用过程中，对公安、交警、金融等常见安防需求方而言，更强的视觉识别效果往往意味着更多基础成本（存储、带宽等）的投入，安防厂商的未来将不只以技术高低作为唯一衡量标准，产品的实用性能与性价比的平衡才是进行突围、实现量产的根本，因此市场除了有巨大的应用空间外，还会引发一定的底层创新。
人机交互中的计算机视觉技术.
人机交互中的计算机视觉技术 基于视觉的接口概念 计算机视觉是一门试图通过图像处理或视频处理而使计算机具备“ 看” 的能力的计算学科。通过理解图像形成的几何和辐射线测定, 接受器(相机的属性和物理世界的属性, 就有可能 (至少在某些情况下从图像中推断出关于事物的有用信息, 例如一块织物的颜色、一圈染了色的痕迹的宽度、火星上一个移动机器人面前的障碍物的大小、监防系统中一张人脸的身份、海底植物的类型或者是 MRI 扫描图中的肿瘤位置。计算机视觉研究的就是如何能健壮、有效地完成这类的任务。最初计算机视觉被看作是人工智能的一个子方向, 现在已成为一个活跃的研究领域并长达 40年了。 基于视觉的接口任务 至今,计算机视觉技术应用到人机交互中已取得了显著的成功,并在其它领域中也显示其前景。人脸检测和人脸识别获得了最多的关注, 也取得了最多的进展。第一批用于人脸识别的计算机程序出现在 60年代末和 70年代初,但直到 90年代初,计算机运算才足够快,以支持这些实时任务。人脸识别的问题产生了许多基于特征位置、人脸形状、人脸纹理以及它们间组合的计算模型, 包括主成分分析、线性判别式分析、 Gabor 小波网络和 .Active Appearance Model(AAM . 许多公司,例如Identix,Viisage Technology和 Cognitec System,正在为出入、安全和监防等应用开发和出售人脸识别技术。这些系统已经被部署到公共场所, 例如机场、城市广场以及私人的出入受限的环境。要想对人脸识别研究有一个全面的认识,见。 基于视觉的接口技术进展 尽管在一些个别应用中取得了成功,但纵使在几十年的研究之后,计算机视觉还没有在商业上被广泛使用。几种趋势似乎表明了这种情形即将会发生改变。硬件界的摩尔定律的发展, 相机技术的进步, 数码视频安装的快速增长以及软件工具的可获取性(例如 intel 的 OpenCV libraray使视觉系统能够变得小巧、灵
2019-2020年中国计算机视觉行业市场研究
2019-2020 中国计算机视觉行业市场研究
目录 1 方法论 (4) 1.1 方法论 (4) 1.2 名词解释 (5) 2 中国计算机视觉行业市场综述 (9) 2.1 计算机视觉行业定义 (9) 2.2 计算机视觉行业分类 (9) 2.3 中国计算机视觉行业规模 (12) 2.4 计算机视觉行业产业链 (13) 2.4.1 产业链上游 (13) 2.4.2 产业链中游 (16) 2.4.3 产业链下游 (16) 3 中国计算机视觉行业驱动因素 (18) 3.1 深度学习算法促进计算机视觉准确度提升 (18) 3.2 海量数据为深度学习算法提供了大量的数据支持 (19) 3.3 人工智能芯片发展提供算力支持 (20) 3.4 计算机视觉应用前景广阔 (20) 4 中国计算机视觉行业制约因素 (22) 4.1 中国计算机视觉实际商业应用能力仍需提高 (22)
4.2 高质量数据获取成本高、难度大 (22) 5 中国计算机视觉行业相关政策法规 (24) 6 中国计算机视觉行业发展趋势 (26) 6.1 计算从云端到智能前端 (26) 6.2 云+AI，智能云端赋能前端实现计算机视觉 (27) 7 中国计算机视觉行业竞争格局 (29) 7.1 中国计算机视觉行业竞争格局概览 (29) 7.2 中国计算机视觉行业典型企业分析 (29)
图表目录 图 2-1中国计算机视觉行业规模，2014-2023年预测 (12) 图 2-2计算机视觉行业产业链 (13) 图 2-3视频图像采集设备芯片 (15) 图 2-4计算机视觉应用领域 (17) 图 3-1计算机视觉相关数据集 (19) 图 3-2计算机视觉部分应用领域 (21) 图 4-1数据、算法、商业应用产品作用机制 (23) 图 5-1人工智能与计算机视觉相关政策 (25) 图 7-1 格灵深瞳智能算法技术 (33) 图 7-2 格灵深瞳产品 (34)
计算机视觉技术在零件尺寸测量中的应用_王晓翠
计算机视觉技术在零件尺寸测量中的应用 王晓翠1,王艳秋1,麻恒阔2 (1.北京航空精密机械研究所,北京100076; 2.A BB电气传动系统有限公司,北京100015) 摘要:介绍了一种应用计算机视觉技术检测机械零件参数的测量方法。以面阵CCD为图像传感器,通过图像采集卡将机械零件的二维图像输入到计算机中。在对原始输入图像进行直方图校正和边缘保持滤波处理后,对得到的较为平滑的零件图像进行边缘检测。利用图像边缘灰度突变的特性,提出了一种结合梯度算子的快速边缘检测方法。并据此计算出零件的各参数值。此种测量方法非常适合于微小、易形变等接触测量难以准确测量的机械零件的参数检测,具有广阔的应用前景。 关键词:直方图校正;边缘保持滤波;边缘检测 中图分类号:T P391.41文献标志码:A Application of Measurement of Mechanical Accessory Size based on C omputer Vision Technology WA N G Xiaocui1,W AN G Y anqiu1,M A H eng kuo2 (1.Beijing Pr ecision Eng ineering Institut e fo r A ircraft Industr y,Beijing100076,China; 2.ABB Beijing Dr ive Systems Co.,L td,Beijing100015,China) Abstract:T he accessor y parameter measurement met ho d w as presented based on co mputer v ision technolog y.By taking CCD as imag e senso r,the accesso ry image is put into the co mputer via imag e co llection card.T he edge detectio n of smoot her accessor y imag e attained after histo gr am adjusting the or ig inal imag e and holding edg e filter.Co nsider ing the sudden chang e of the gr ay scale o f the image edge,a rapid edge-detectio n technique is pr esented which uses gr adient operato r,and then wo rked o ut t he accesso ry parameters.T his metho d is pr opitio us to measure mechanical accesso ry accur ately,such as m-i nuteness,mo re defo rmable that unfit for tangency measur ement,and has a w ide applicatio n fo reg round. Key words:Histo gr am adjusting,Edge keeping filter,Edg e detectio n 基于图像处理的计算机视觉技术是把被测零件的图像当作检测和传递信息的手段,从中提取有用的信号来获得待测的参数。该测量方法具有非接触、高速度、动态范围大、信息量丰富等优点,非常适合传统方法难以测量的场合,如易变形零件尺寸、微小尺寸及零件孔心距等的测量。本文介绍了一种以CCD作为图像传感器的图像测量系统,并可实现对微小零件的几何量(如薄板零件的小孔和孔心距等)进行自动测量。 1计算机视觉检测系统的构成 计算机视觉检测系统是集光学、光电子学、精密机械及计算机技术为一体的综合系统。该测量系统基本上由平行光照明系统、CCD图像采集系统以及相应的图像处理软件组成。为了达到良好的照明效果,并适当提高被测图像的对比度,从而提高图像处理中边缘提取的精度,采用光照均匀的柯拉照明方式,并对被测物进行平行光背光照射。由于被测对象多为板型零件,因而可以较好地利用光照条件提取被测物的有效轮廓,有利于图像测量算法精度的提高。结构框图如图1所示。其工作过程为:将被测零件置于尽可能均匀照明的可控背景前,CCD和图像卡将被测零件图像采集到计算机里,计算机按一定的算法计算出被测物体的几何参数,最后计算机对这些数据进行各种处理,并将结果按一定要求 予以显示和存储。 图1图像测量系统结构框图 2图像预处理 由于光的散射、空间电磁干扰、电路杂波等原因,得到的图像中通常含有如椒盐、脉冲和高斯等噪声。噪声会影响图像质量,造成零件边缘模糊,降低系统测量精度,因此,必须对原始图像进行灰度校正、噪声过滤等预处理。对图像测量系统来说,所用的图像预处理方法可不考虑图像降质,只将图像中感兴趣的部分有选择地突出,衰减不需要的特征。考虑到待测物体参数大多由其外形轮廓决定,本文首先对原始图像进行直方图均衡化处理,然后采用边缘保持滤波算法对图像进行降噪。 2.1直方图修正 原始图像的灰度值分布是不均匀的,其灰度值
计算机视觉简介
人们常说：眼睛是心灵的窗户，通过眼睛人们可以轻易地交流情感，眼睛也是与外界交流的窗口，这些都是通过“看”来完成的。 人们可以很容易“看到”一幅画，但这一“简单”过程并不如此简单，大致上它可以分为以下几个阶段：首先是通过眼睛将图成像在视网膜上；其次大脑对图像进行理解；最后根据处理的结果做出反应。用比较专业一点的语言来描述，该过程包括了识别、描述与理解三个层次；这其中还隐含了边缘检测（各物体的轮廓等）、图像的分割（各物体区域的划分）等阶段。以上实际上概述了视觉系统的三个层次，即低层阶段：基于图像特征提取及分割阶段；中层阶段：基于物体的几何模型与图像特性表达阶段；高层阶段：基于景物知识的描述、识别与理解阶段，这是根据先验知识介入的程度划分的，且实现起来也越来越困难。 毫无疑问，如何人工实现这一过程是极具挑战性和应用前景的一项工作，计算机视觉也因此而应运而生。计算机视觉是研究用计算机和成像设备来模拟人和生物视觉系统功能的技术学科，其目标是从图像或图像序列中获取对外部世界的认知和理解，即利用二维图像恢复三维环境中物体的几何信息，比如形状、位置、姿态、运动等，并能描述、识别与理解。 计算机视觉的基础是各种成像设备，例如CCD(Charge Coupled Device )摄像机（数码相机属于此类型）、红外摄像机、医学上常用的核磁共振成像、X射线成像等，这些设备不仅可以成像，还可以获取比人眼更丰富的图像，人们可以形象地把摄像机看成计算机视觉的视网膜部分。可以说从人类拍摄出第一幅图像开始，就为计算机视觉的诞生奠定了基础。 而计算机视觉的核心是数字电子计算机，其发展可谓突飞猛进，在计算和存储能力上，人脑已经无法与之相比，人们的目标就是利用计算机非凡的计算处理能力来代替人脑实现对图像的理解，而计算机日新月异的发展也使得这一愿望越来越成为可能。 用于指导“计算机”这个大脑运作的核心是计算机视觉的理论方法，计算机视觉使用的理论方法主要基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论，它的基础包括射影几何学、刚体运动力学、概率论与随机过程、图像处理、人工智能等理论。在20世纪70年代，视觉研究大多采用模式识别的方法；80年代，开始采用空间几何的方法以及物理知识进行视觉研究；90年代以后，随着智能机器人视觉研究的发展，引入了许多新的理论与技术如主动视觉理论、不变量理论、融合技术等，并应用于许多计算机视觉系统中。 研究计算机视觉，不得不提的是英国已故科学家戴维·马尔（David Marr），他在计算机视觉发展史上可谓写下了浓重的一笔。在20世纪70年代末，他提出了第一个
计算机视觉前沿与深度学习
视觉研究中投入巨大，在IEEE 模式分析与机器智能汇刊(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE TPAMI)、计算机视觉国际期刊(International Journal of Computer Vision, IJCV)、IEEE图像处理汇刊(IEEE Transactions on Image Processing, IEEE TIP)、IEEE国际计算机视觉大会(IEEE Inter-national Conference on Computer Vision, IEEE ICCV)和IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(IEEE Conference on Computer Vi-sion and Pattern Recognition, IEEE CVPR)等顶级国际期刊和会议上发表了许多重要学术论文，产生了许多国际一流的研究成果。其中最受到关注的研究是深度学习，而深度学习领域发表的论文70%以上是关于视觉图像识别方面的。 为了更好地开展学术交流，推动国内计算机视觉学科发展，进一步提升我国计算机视觉研究在国际领域的影响力，中国计算机学会成立了“计算机视觉专业组”。在本期专题中，计算机视觉专业组特别邀请了多位著名的视觉专家从不同角度撰文，介绍计算机视觉前沿与深度学习研究方面的最新进展。 香港中文大学助理教授王晓刚、博士孙祎、教授汤晓鸥共同撰写的《从统一子空间分析到联合深度学习：人脸识别的十年历程》文章，回顾了人脸识别近十年的发展历程。他们的团队使用深度学习开发了DeepID2+系统，在人脸识别最受关注的LFW(labeled faces in the wild)1数据集上取得了人脸确认任务的世界第一，识别率99.47%。深度学习在人脸识别上的巨大成功，并非只是利用复杂模型拟合数据集。DeepID2+系统的神经元响应有很多重要的性质，比如它是中度稀疏的，对人物身份和人脸属性有很强的选择性，对局部遮挡具有良好的鲁棒性。这些性 计算机视觉通常是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪/测量来实现对客观三维世界的理解。计算机视觉既是科学领域中富有挑战性的理论研究，也是工程领域中的重要应用，在图像检索、安全监控、人机交互、医疗诊断和机器人等领域具有广阔的应用前景。美国和欧洲等先进国家将计算机视觉列为对经济和科学有广泛影响的重大基本问题，计算机视觉也是“谷歌大脑”、“百度大脑”等研究计划中的核心项目。 计算机视觉作为一门学科始于20世纪60年代。随着个人计算机的普及，计算机视觉在80年代取得了重要进展。最近10年，随着计算机性能的大幅提升和互联网的快速发展，新的视觉特征、大数据、稀疏低秩、深度学习等技术的不断涌现，使计算机视觉又迎来了一次突飞猛进的发展，开辟出许多新的研究领域。国内高校与科研单位在计算机特邀编辑：王 涛1 查红彬2 1爱奇艺公司 2北京大学 计算机视觉前沿与深度学习关键词：计算机视觉 深度学习 1 标注过的户外脸部测试数据集。
计算机视觉
计算机视觉 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 目录 1定义 2解析 3原理 4相关 5现状 6用途 7异同 8问题
9系统 10要件 11会议 12期刊 1定义 计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。 计算机视觉是一门关于如何运用照相机和计算机来获取我们所需的，被拍摄对象的数据与信息的学问。形象地说，就是给计算机安装上眼睛（照相机）和大脑（算法），让计算机能够感知环境。我们中国人的成语"眼见为实"和西方人常说的"One picture is worth ten thousand words"表达了视觉对人类的重要性。不难想象，具有视觉的机器的应用前景能有多么地宽广。 计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它
的研究之中。其中包括计算机科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。 2解析 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的 计算机视觉与其他领域的关系 研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。 3原理 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。因此，人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味
人工智能计算机视觉发展分析
人工智能计算机视觉发展分析 计算机视觉是用电脑去识别物体的一种新技术。作为视觉来讲，必须要有眼睛与大脑两部分。计算机视觉的主要组成部分不是“眼睛”，而是“大脑”。 2011年，计算机视觉迎来了最伟大的突破。当年，谷歌人工智能实验室的杰夫·迪恩与斯坦福大学计算机系教授吴恩达合作，他们动用上万台电脑的计算资源，让计算机用深度学习算法在YouTube上观看了一千万段关于猫的视频，最后计算机终于完成了“猫脸识别”。这个项目是谷歌大脑在计算机视觉领域取得的巨大成功。 到了2014年，计算机视觉领域的ImageNet比赛第一次超越了人类肉眼识别图片的准确率——这标志着计算机视觉已经比人眼更加精准，因此具有极大地应用价值。 ImageNet国际挑战赛是计算机视觉领域最著名的比赛，被誉为国际计算机视觉领域的“奥林匹克”。它是2010年由美国斯坦福大学人工智能实验室的李飞飞教授主导推出的。早在2009年，ImageNet对1500万张图片进行了标注，涉及22000个类别的物体，李飞飞她们建立了一个规模空前的数据库。而且，她们公开了整个数据库，免费提供给全世界的人工智能研究团队。有了这个培育计算机大脑的数据库，科研工作者教会了计算机识别物体。 计算机视觉的基本原理
想要实现计算机视觉，首先需要有一个摄像头，然后把拍摄的照片成像在CCD上形成电子照片。这些电子照片是以像素为单位存储在计算机上的。每一个像素都可以看成是三个矩阵元，这些矩阵元给出了像素的RGB数值（每个数值都是整数，取值在0到255之间）。其中，R表示红色，是red的首字母； G表示绿色，是green的首字母；B表示蓝色，是blue的首字母。有了这三种基本颜色，就可以按照不同的权重叠加出千变万化的色彩。 计算机视觉所处理的主要对象就是这个RGB数值，因为每一张照片的像素很多，因此整张照片可以被看成是三个大的矩阵。 计算机视觉的本质，其实就是处理这三个矩阵，然后从这三个矩阵中提取出“特征信息”，比如对于动物的图片，可以提取的特征是“有没有尾巴？”以及“有没有毛？”等。通过对特征信息的提取与判断，可以实现“猫脸识别”或者“人脸识别”。人工智能是通过机器学习的方法，提取不同物体的特征，然后用分类器对各种事物进行分类识别。 计算机视觉的头部公司之一商汤科技与华东师范大学合作，编写了中国第一本人工智能教材《人工智能基础（高中版）》，在书中详细介绍了计算机视觉的算法实现及其基本原理。 计算机视觉有哪些相关企业与落地应用？ 计算机视觉领域的应用非常广泛，其主要的落地应用有以下几个大类。
基于计算机视觉水火弯板的三维测量系统
基于计算机视觉水火弯板的三维测量系统 赵猛，王直 （江苏科技大学江苏镇江212003） 摘要：将激光测量技术和多目视觉照相测量技术相融合，分别发挥激光测量精度高、定位准，照相测量速度快、密度高的特点，研制曲面板三维形状的自动测量以及划线定位系统，实现曲面板上的关键点的位置精确、快速的测量，该系统可基本实现工业船舶行业对曲面板技术的要求，对造船业的发展具有重要的现实意义。关键词：水火弯板；计算机视觉；激光测量；三维测量中图分类号：TP29 文献标识码：A 文章编号：1674－6236（2013）02-0063-04 Three -dimensional measurement system based on computer vision line heating plate ZHAO Meng ，WANG Zhi （Jiangsu University of Science and Technology ，Zhenjiang 212003，China ） Abstract:This article will laser measurement technology and visual camera measuring technology integration ，are played by laser high measuring precision ，accurate positioning ，photographic measurement speed ，high density characteristics ，development of curved plate shape measurement and scribing positioning system ，realize the curved panel on the key points of the position accuracy ，rapid measurement ，the system can realize the basic industry of shipbuilding industry on the curved panel technology requirements ，the development of shipbuilding industry has the important practical significance.Key words:plate bending ；computer vision ；laser measurement ；three-dimensional measurement 收稿日期：2012-09-19 稿件编号：201209139 作者简介：赵猛（1987—），男，山东济南人，硕士研究生。研究方向：复杂系统分析与建模、导航技术应用等。 大型曲面板的高精度快速测量及定位自动化，不仅是目前船舶建造所急需的，也是未来船舶建造测量装备发展的必然趋势。传统的研究方法对板子加工后位移大小的计算测量精度都不高，关键原因是在板子上标记具有难度。长期以来，对于船体双曲度外板的加工，国内外造船厂都是依靠有经验的工人采用水火弯板的方法手工作业完成。船体外板曲面的成型加工是船舶制造的关键及重要环节之一。各种船舶的外表面大多都是由复杂的、不可展的空间曲面构成，把钢板加工成这样的曲面，目前在国内外大部分船厂主要还是采用燃气火焰在钢板表面局部进行加热，当加热区达到一定温度后再降温，利用金属的热弹塑性收缩变形原理，以获得良好的整体变形，这就是所说的水火弯板工艺[1]。 1 曲面板测量、定位系统的整体设计与原理 1.1 整体架构图 该系统主要是由服务器、工控机、工业照相机、激光扫描 机以及传输信号的数据线组成的如图1所示。 服务器主要是接受处理伺服控制器的控制信号，通过伺服控制器来控制激光扫描机跟工业摄像机，对曲面板立体拍照、测量，通过嵌入式计算机收集反馈来的控制信号通过比较相机跟激光扫描机的来准确的定位划线装置的位移。 1.2相机成像原理 该测量系统采用了4台高分辨率家用单反相机、以及一 个高精度激光测量装置，系统将激光与照相相结合进行测量。目前该系统能比较准确地测量曲面板的三维形状，测量精度可以达到±2mm 。根据物理学中光学的原理摄像机成像 模型如图2所示[2]。 电子设计工程 Electronic Design Engineering 第21卷 Vol.21 第2期No.22013年1月Jan.2013 图1 整体架构图 Fig.1Overall chart 图2 摄像机成像模型 Fig.2Camera imaging model
计算机视觉在各个方面的应用
计算机视觉在各个方面的应用 摘要 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 关键词：图像处理，模式识别，图像理解。 正文 1.1序言 计算机视觉是使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。 计算机视觉既是工程领域，也是科学领域中的一个富有挑战性重要研究领域。计算机视觉是一门综合性的学科，它已经吸引了来自各个学科的研究者参加到对它的研究之中。其中包括计算计科学和工程、信号处理、物理学、应用数学和统计学，神经生理学和认知科学等。 所需要的知识储备以及相关课程如下， 图1-1 图1-2
1.1.2 现阶段的形式 视觉是各个应用领域，如制造业、检验、文档分析、医疗诊断，和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性，一些先进国家，例如美国把对计算机视觉的 图1-3计算机视觉与其他领域的关系 研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题，即所谓的重大挑战（grand challenge）。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科，计算机视觉开始于60年代初，但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关，对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。为此我们将先介绍人类视觉。 人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与目前在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而目前的计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。 智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。 1.1.3 简单原理 计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重
基于计算机视觉技术的人脸检测系统设计
基于计算机视觉技术的人脸检测系统设计 王斌，郭攀，张坤，黄乐 （长安大学信息工程学院，陕西西安710064） 摘要：通过对基于Haar-like 特征的AdaBoost 人脸检测算法研究，利用由该算法训练的级联分类器和计算机视觉类库OpenCV 进行人脸检测系统设计，实现了基于静态图像、摄像头视频和avi 视频的人脸检测与标记，以及标记后的人脸区域图像实时显示和存盘。此外，在VC++6.0环境下实现了对人脸检测系统软件界面的开发。实验结果表明，该检测系统开发周期短，检测速度快，实时性强，检测率高，可作为人脸识别和人脸跟踪系统的开发基础。关键词：计算机视觉；人脸检测；AdaBoost 算法；Haar-like 特征；OpenCV 中图分类号：TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1674－6236（2011）16-0038-04 The design of face detection system based on computer vision technology WANG Bin ，GUO Pan ，ZHANG Kun ，HUANG Le （College of Information Engineering ，Chang ’an University ，Xi ’an 710064，China ） Abstract:Through the research for AdaBoost face detection algorithm based on Haar -like features ，make use of the cascade classifier trained by this algorithm and computer vision library OpenCV to design a face detection system ，realize face detection and mark based on static image ，camera video and avi video ，finish displaying and saving the face region images marked by rectangles real -timely.Besides ，achieve the development of software interface by VC++6.0.The experiment result shows that the face detection system has features of short develop cycle ，rapid detection ，real -time and high detection rate ，which can be used for the bases of face recognition system and face tracking system. Key words:computer vision ；face detection ；AdaBoost algorithm ；Haar -like feature ；OpenCV 收稿日期：2011-06-19 稿件编号：201106084 作者简介：王斌（1985—），男，河南南阳人，硕士研究生。研究方向：信号与信息处理及智能控制。 随着计算机技术和数字信号处理技术的快速发展，计算机视觉技术逐渐应运而生，并得到了广泛的应用。OpenCV [1]（Open Source Computer Vision Library ）是由Intel 提供的由一系列C 函数和少量C++类构成的计算机视觉开源软件包，它拥有数百个可实现图像处理和计算机视觉方面的中、高层 API ，可以十分方便地搭建基于计算机视觉技术的静态图像 和视频流处理软件平台，可作为二次开发的理想工具。由于基于Haar-like 特征的AdaBoost 人脸检测算法具有检测速度快、实时性强、鲁棒性好等优点，本文采用基于Haar-like 特征的AdaBoost 人脸检测算法和OpenCV 相结合的方法在 VC++6.0软件开发平台上分别对基于静态图像、摄像头视频 和avi 视频的人脸检测系统进行设计，实现了从静态图像中检测出人脸并标记出人脸位置、从摄像头视频中实时检测和标记出人脸的位置和从avi 视频中提取检测出有人脸的帧并实时标记人脸，同时还实现了对标记后的人脸区域图像进行实时显示和存盘。 1AdaBoost 人脸检测算法 人脸检测的目的就是把静态图像或视频帧中的人脸区 域和非人脸区域区分开。Viola 等人提出的人脸检测方法是一种基于积分图、级联分类器和AdaBoost 算法的方法，该方法可分为以下3个步骤实现[2]。 1）使用Haar-like 特征表示人脸，并采用一种新的图像 表示方式—“积分图”快速计算其特征值。 2）利用AdaBoost 机器学习算法挑选出一些最能代表人 脸的矩形特征（弱分类器）并按照加权投票的方式将弱分类器构造成一个强分类器。 3）将训练得到的若干个强分类器串联起来构造成一个 级联结构的分类器，从而提高分类器的检测速度。 1.1Haar-like 特征 用一些简单的矩形特征来表示人脸特征，因其类似于 Viola 等人提出的Haar-like 小波而得名[3]。常用的Haar-like 特征有边缘特征、线性特征和中心特征，如图1所示。 其中特征值是指图像上两个或者多个形状大小相同的矩形内部所有像素灰度值之和的差值，在系统中统一采用白 电子设计工程 Electronic Design Engineering 第19卷Vol.19第16期No.162011年8月Aug.2011 图1 Haar -like 特征Fig.1 Haar -like features －38－